¡Google REVOLUCIONA la IA con Esto! Ahora Crea TODO en SEGUNDOS y GRATIS 🤯

Lo que antes tomaba semanas, meses o incluso años, hoy se puede hacer en segundos. Gemini lo ha vuelto a hacer y ahora es posible resolver problemas complejos o construir aplicaciones completas en literalmente menos de 10 segundos. Esto es gracias a sus 2 nuevos modelos que podrían cambiar por completo la forma en la que trabajamos. Por un lado tenemos Gemini 2.5 Flashlight, lanzado hace tan solo unos días. Tiene razonamiento, mismas herramientas que el modelo 2.5 Pro, como búsquedas o ejecución de código, pero esta siendo con diferencia la más rápida. Luego tenemos Gemini Diffusion generando toda la respuesta de una en lugar de palabra por palabra, haciendo que sea más rápido, tenga coherencia y textos refinados. Pese a que sean similares, ambos modelos tienen enfoques distintos que estaremos viendo en 14 casos de uso rápidos pero prácticos para que lo puedas aplicar hoy mismo. Además, estas nuevas herramientas, tal y como nos acostumbra Google, los vamos a poder utilizar de una forma totalmente gratuita. ¿Suena bien? Pues comencemos por el primero. El nuevo modelo de Gemini 2.5 Flashlight es una bestia. Similar a la familia de modelos 2.5, tiene una ventana de contexto de un millón y además le podremos compartir textos, imágenes, audios, vídeos y PDFs. Para ver en qué se traduce esto, saltemos a Google AI Studio, una plataforma que te vas a encontrar abajo en la descripción junto a toda la que estaremos viendo en este vídeo. Y una vez estés aquí, para poder utilizarlo tenemos que venirnos arriba a la derecha y seleccionar este nuevo modelo que tiene el símbolo de new llamado Gemini 2.5 Flash Lite, que salió el 17 de junio. Así que al darle un clic ya lo podremos utilizar. Vamos a empezar poniéndolo a prueba con algo sencillo, como es que me haga una aplicación de dibujo con múltiples pinceles y colores. Y aquí atento, porque no lo voy a cortar, ya que si yo clico en Run automáticamente ya empezaría a escribir. Y fíjate lo rápido que estaría haciendo todos los archivos de código que voy a necesitar para crear mi aplicación. De hecho, aquí no he hecho ningún corte y como puedes ver ha tardado 7 segundos. Sin embargo, para poder abrir la aplicación de una forma rápida, le voy a decir que me haga la aplicación en un solo código HTML. Y al clicar en Run, fíjate lo que va a tardar en crearme toda la aplicación en un solo código para que yo simplemente pueda descargar y abrir. De hecho, por aquí ya ha terminado y nuevamente 7 segundos apenas. Así que si yo desde aquí ahora descargo y abro, pues me voy a encontrar con esta herramienta que la verdad que luce muy bien. Para ver si funciona, voy a dibujar aquí una especie de una cara. Y como puedes ver, aquí tanto con la sonrisa y como con los ojos funciona bastante bien. Que quiero utilizar el color verde, pues lo selecciono, dibujo parte del ojo y ya lo tendría por aquí. Además, me dice que tenemos varias opciones de pinceles, como es este circular, y además le puedo aumentar el tamaño. Así que yo con esto voy a intentar dibujar el pelo, y la verdad que con esto podríamos decir que funciona a la primera. De hecho, desde aquí veo una parte de guardar imagen, y al clicarlo pues puedo ver que me ha guardado efectivamente la imagen en mi ordenador y además sin fondo. Y por último tengo un botón de limpiar, que si lo clico me borraría todo para volver a empezar. Y es que fíjate lo que hemos podido construir, una aplicación que funciona a la primera y literalmente es que no ha llegado a los 10 segundos. Ahora bien, donde realmente le podemos sacar más partido a este modelo es cuando le introducimos grandes volúmenes de datos. Veamos esto en un ejemplo. Así que para ello me voy a volver a un nuevo chat. Y ahora imaginemos que yo soy el dueño de una tienda online en donde tengo un archivo CSV con todo el histórico de los pedidos que he tenido a lo largo de un año, pero quiero analizarlo de una forma rápida. Pues bien, aquí es donde Gemini se mueve como pez en el agua, ya que si yo clicando en el más subo un nuevo archivo, que en este caso le voy a subir todos estos pedidos ficticios, que en concreto tendría 500 pedidos como puedes ver por aquí, al yo abrirlo y subirlo, fíjate cómo se ha comido toda esta información utilizando tan solo unos 20.000 tokens del millón que tenemos restante por aquí. Y ahora le puedo decir que me cree un dashboard ejecutivo analítico con gráficas relevantes y datos principales de los resultados, generando un único archivo HTML. Si yo clico en Run, pues en apenas unos 8 segundos ya nos lo habría hecho. Y si lo abro, fíjate lo que tenemos por aquí. Un gráfico súper limpio que podríamos utilizar en una reunión ejecutiva, teniendo todo lo que se ha facturado, el número de ventas, que son las 500 que te he dicho antes, cuál ha sido el producto más vendido y la ciudad con más ventas. Además, nos destaca también cuáles son las mejores categorías que han funcionado en esta tienda, como en este caso serían las chaquetas, calzado y pantalones. También me está haciendo un desglose de todos los ingresos por cada una de las ciudades a las cuales han habido clientes, los métodos de pago que se han utilizado, y por último un desglose mensual de las ventas que hemos estado teniendo. Y es que, ojo, esto lo hemos hecho en un intento y solo 8 segundos de duración. Es que literalmente nos puede salvar de un apuro si tenemos una reunión en escasos minutos, y con este nuevo modelo podemos volcarle la información y pedirle que nos haga algo por nosotros. Y es que con cosas así podemos decir adiós a dedicarle horas a poner de forma más visual la información que necesitemos aprender o trasladar. Veamos ahora otro caso de uso profesional en donde le voy a poner varios inputs. Por un lado, un prompt, otro archivo de datos similar al que hemos hecho con el caso anterior, pero también le voy a dar un vídeo para que me haga una aplicación basada en esa que yo le pase. Para verlo, acabo de llegar a un nuevo chat y ahora desde el más le voy a subir este otro documento en donde tengo un montón de comentarios de esa tienda online, por lo que lo importo. Y ahora le voy a pedir que me construya una aplicación profesional en un solo archivo HTML de análisis de sentimiento de marca para que yo pueda ver de una forma sencilla cómo son los comentarios que nos están llegando a esta tienda. Pero fíjate en el principio, porque yo aquí le especifico que quiero que la aplicación se base en la demo de un vídeo que le voy a adjuntar. Y es que aquí yo me voy a venir a un vídeo demo de una plataforma líder en toda esta parte, se entiende, de marcas como es Brandwatch. Y yo podría aquí clicar en copiar, coger el enlace, y dándole nuevamente al más, seleccionando el apartado de YouTube vídeo, podría pegarlo y guardarlo. Y es que ahora la inteligencia artificial en teoría se va a ver este vídeo, va a ver las mejores prácticas de cómo puede visualizar esos datos por parte de una compañía y asistentes, pero en este caso me lo va a personalizar acorde al archivo de comentarios que yo le he subido. Para ver si lo hace así Voy a clicar en Run y en apenas unos 47 segundos ha leído todos los comentarios, analizado, guardado y teniendo en cuenta el vídeo. Para ver si esto es así, voy a deslizar hacia arriba y como podemos ver tenemos muchísimo código programado. Y al descargarlo y abrirlo, mira lo que tenemos al primer intento: un panel de análisis de sentimientos donde nos dice todos los comentarios que tenemos, en este caso 300, cuántos son positivos, cuántos serían neutros y los que tendríamos negativos. Además, aquí nos ha hecho un desglose por cada uno de los productos que ha recibido estos comentarios. Por aquí también podríamos ver la distribución de cada uno de ellos. Y por último, nos ha creado una tabla en donde tenemos la fecha, el producto, el comentario y el tono con el que se está analizando cada una de las opiniones recibidas por los clientes. Y es que con esto ya no solamente hablamos de crear una aplicación para poder visualizar algo de una forma mejor, sino que nos estamos basando en aplicaciones que ya funcionan del mercado y partimos de sus mejores prácticas para hacerlas nuestras propias, y todo en cuestión de segundos. Para que puedas ver hasta qué punto este modelo es capaz de programar de forma rápida, te quiero mostrar este vídeo de aquí subido en la cuenta oficial de DeepMind. Nos muestra cómo esta aplicación va regenerando el código conforme nosotros clicamos en sitios. Es decir, todas estas aplicaciones que tú estás viendo no estaban creadas, y conforme clicas se empiezan a programar como si fuese el tiempo de carga, solo que antes no existía. Eso que acabamos de ver nos permite crear prácticamente cualquier cosa en tiempo récord. Ahora, si también te gustaría aprender rápidamente cómo utilizar al completo la plataforma de ChatGPT, deberías de conocer mi curso de cero a experto, con más de 12 módulos que podrás acceder las 24/7, ver todo de forma inmediata, y al finalizar adquirir un certificado. Por abajo en la descripción te dejaré un enlace Y ahora veamos más casos de uso. Y es que ahora, volviendo en un nuevo chat, te quiero mostrar esta nueva función llamada URL Context Tool, aunque también lo puedes habilitar clicando en este apartado de aquí. Esto lo que nos va a permitir es que si le escribimos algo, como por ejemplo que busque el email de contacto de una página web, como podría ser la de mi academia, al clicar en Run el modelo empezaría a analizar todo el sitio web que le hemos pasado para realizar esa tarea, que como puedes ver ha tardado unos 8 segundos Y efectivamente nos ha dicho una forma clara y concisa el email, que es justamente lo que le hemos pedido. Y por cierto, la información es correcta. Y es que con esto ahora vas a tener el modelo más rápido y capaz para que te dé la información clave que tú necesites de páginas concretas, ya que será capaz de navegar entre ellas para hacer lo que tú le pidas. Venga, vamos a subir el nivel poniéndoselo muy complejo, ya que ahora voy a querer crear un juego completo con un prompt muy extenso similar al que ves por aquí, que es un juego muy parecido al de GTA, que como puedes ver yo le di a la E y podría conducir un coche y bajar de ese coche para que pueda volver a andar. Y esto lo estuve haciendo en este vídeo de aquí utilizando el modelo más potente de Gemini 2.5 Pro, algo que tardó varios minutos. Pero a ver si este modelo es capaz de hacerlo. Para ello copio todo el prompt, lo pego en un nuevo chat que como puedes ver es bastante extenso. Le doy a Run y ya por aquí empezaría a programar a esta velocidad que estás viendo. Y nada, unos 11 segundos más tarde ya tendríamos esta aplicación hecha. Así que la voy a descargar y al abrirla nos encontraríamos con esta otra, que sí que es cierto que no es tan buena como la anterior. Aquí también ten en cuenta que he vuelto a iterar un segundo mensaje para que me añada estas piernas y estos brazos moviéndose. Y además, fíjate, tenemos por aquí un coche que si clico en la E pues ya nos habríamos montado. Y ahora yo lo voy a poder conducir a través de esta ciudad que acabo de crear. Además, fíjate, porque en esta segunda iteración también le pedí que me añadiese una cámara de primera persona, y al clicarlo pues ya estaríamos conduciendo nuestro coche en primera persona, como estás viendo por aquí. Y realmente sorprende lo bien que funciona, y habiéndolo hecho en cuestión de unos segundos. Y ojo, porque eso es un juego que tiene en cuenta diferentes físicas, tanto las que tendría el personaje para andar o incluso conducir un coche. Pero al estar ante un modelo que razona y siendo de la familia de Gemini, nos ofrece resultados sorprendentes y ahora en tiempo récord. Vamos a terminar con este modelo con un caso de uso que podrías utilizar de una forma más profesional. Imagina que estás navegando por internet y te topas con un popup como este de una competencia, como quien dice, desde donde quizás te gusten ciertas cosas para aplicarla a tu propia web, como es un contador frases que llaman la atención y un diseño limpio. Pues esto lo vas a poder aplicar de una forma muy rápida. Simplemente clicaríamos en el más, añadiríamos la captura de eso que nos ha gustado, y ahora desde el apartado de prompt, que cree un HTML de este popup funcional para mi web. Además le pido que lo haga en español y que el contador parta de 15 minutos. Y si clico en Run, pues en apenas unos 7 segundos ya nos habría dado toda la respuesta con todo el código. Y al abrirlo, fíjate lo que tendríamos por aquí: nuestro popup exactamente igual, con los mismos colores, mismo mensaje, teniéndolo en español tal y como se lo hemos pedido, y con esos 15 minutos de cuenta atrás que le hemos especificado. Además, desde aquí nos añade diferentes botones tal y como teníamos en la imagen. Así que si yo aquí clico, nos dice que se ha copiado un código sorpresa para nosotros, y al cerrarlo desaparecería. Y es que con esto ahora podemos desarrollar y mejorar un producto aunque no tengamos los conocimientos técnicos necesarios, o mínimamente para crear una versión mínimo viable para mostrárselo a un programador de una forma rápida y eficiente. Si todos estos casos que acabas de ver te parecen sorprendentes por lo rápido que lo ha hecho, atento al siguiente modelo. Ahora vamos a estar viendo el siguiente modelo de Gemini Diffusion, uno de los primeros modelos capaces de resolver problemas complejos y crear aplicaciones a código con un sistema similar al generador de imágenes. Es decir, genera todo de una y va añadiendo detalles poco a poco, haciendo posible que nos podamos encontrar resultados casi 5 veces más rápido de lo que hemos visto antes. Para verlo, saltemos a Gemini Diffusion, otra plataforma que te vas a encontrar abajo en la descripción. Y fíjate lo que nos pone una vez lo abrimos, teniendo aquí un modelo con unos resultados similares a Gemini 2.5 Flash, solo que 5 veces más rápido. De ese modelo, ten en cuenta que cuando intentes entrar te va a pedir aquí que te añadas a una lista de espera. Aunque desde aquí te explico algunos trucos para que te den acceso antes. Suelen tardar unos pocos días, pero para ver si merece la pena la espera, te voy a mostrar cómo funciona. Para ello, empecemos con este ejemplo en donde le voy a decir que me haga una aplicación para dividir la cuenta de un restaurante, y antes de dividir la cuenta, que también añada una ruleta para ver quién paga. Si yo le doy a enviar, pues ya por aquí el modelo de Gemini estaría empezando a programar, y en menos de 5 segundos nos lo habría hecho. Vamos a ponerlo a prueba. Voy a poner aquí varios participantes. Yo aquí habré añadido 2, y como puedes ver, habría 2 personas por aquí. Ahora, si clico en girar la ruleta, pues ya se empezaría a mover, y justamente por aquí parece que me ha tocado a mí pagar. En el caso que no se llegue a un acuerdo, pues un poquito más abajo nos pondría un divisor de la cuenta. Aquí yo en este caso voy a poner, a modo de ejemplo, 10 euros, y si doy a dividir la cuenta, pues ya nos dice cuánto debería pagar cada persona. Y es que con esto que acabamos de ver, literalmente tardas menos tiempo en crear tu propia aplicación para decidir algo que incluso discutir o descargarte una aplicación que ya existiese. Y además, lo que acabamos de ver lo acabamos de hacer a medida. Y es que este modelo de difusión nos permite convertir cualquier idea a una aplicación en aproximadamente 3 segundos, haciendo que podamos crear aplicaciones para rutinas nuestras o de otras personas. Por ejemplo, si yo desde un nuevo chat pidiese que me crease una aplicación totalmente funcional e interactiva de salud para configurar recordatorios de tomar medicamentos, yo por aquí diciéndole que me permita hacer recordatorios recurrentes y marcar si ya se tomó o no la medicación, al clicar en enviar, pues en apenas 3 segundos y medio, como ves por aquí, ya me había creado esa aplicación. Así que voy a poner de ejemplo como nombre ibuprofeno, le voy a dar una hora a la cual lo tendría que tomar, a las 7:30, y le voy a decir que esto lo toca hacer semanalmente. Al clicar en añadir, pues ya me aparecería por aquí un recordatorio semanal para que a las 7:30 tuviera que tomar esto. Yo también lo podría marcar como completado o incluso eliminarlo clicando desde aquí. También podríamos hacer incluso aplicaciones que generen texto. Para verlo, desde un nuevo chat, y ahora le voy a pedir que diseñe una aplicación en donde el usuario pueda poner una excusa, ya sea para no ir al gimnasio, responder un mensaje o cualquier otra cosa. Todo esto quiero que lo haga la IA con una excusa divertida y además que me genere una voz por inteligencia artificial. Si yo clico en enviar y nada, segundos más tarde ya la tendría por aquí creada. Y como puedes ver, nos pregunta por la razón. Yo aquí, por ejemplo, voy a seleccionar el no ir al gimnasio. Y si clico en generar excusa, pues ya nos aparece por aquí la excusa: cómo descubrí una nueva forma de ejercicio, el levantamiento de mando a distancia. Si yo vuelvo a clicar en generar excusa, pues como puedes ver, se van cambiando. Y además, si esto lo cambio a, por ejemplo, no ir a la fiesta, al clicar en generar pues podrás ver que esto se va adaptando. Además, tenemos una opción de escuchar, que si yo le doy un clic, importante con el sofá, no puedo cancelarla, nos habría generado un audio de esa excusa. Algo que puede resultar divertido si nos están preguntando. Nosotros creamos la aplicación al momento, le damos un clic, y sin tener que decirlo nosotros Ya una voz generada por inteligencia artificial diría esa excusa por nosotros. Dejando a un lado estos aplicativos más divertidos, vamos a centrarnos ahora en otros que lo podemos aplicar de una forma más profesional. Para verlo, te quiero mostrar este ejemplo en donde yo, con un simple prompt diciéndole que me haga una aplicación en donde el usuario esté escribiendo lo que quiere comunicar, le diga cómo lo puede hacer de una forma formal, persuasiva y otra con storytelling. Y esta aplicación que ves a la derecha lo hizo al primer intento Y en apenas unos 3 segundos y medio. Y para que puedas ver cómo funciona, pues imagina que yo quiero dar una charla sobre inteligencia artificial generativa aplicada a la agricultura. Si clico en generar, pues ya por aquí pone que está cargando y en cuestión de un segundo ya me habría puesto un diálogo de cómo lo podría decir de una forma formal, que de hecho lo puedes poner en pausa para leerlo y la verdad que estaría bastante bien tirado. Luego tendríamos otro más persuasivo y otro de estilo emocional. Y es que aquí, más allá de crear aplicaciones divertidas, también podríamos crear algo que nos pueda servir de apoyo para alguna presentación o tarea que debamos hacer. Este modelo que te estoy mostrando tan solo trabaja con input de texto, es decir, no le podemos volcar una imagen o vídeo, es decir, no le podemos volcar otros formatos como podría ser imágenes o sonidos. Sin embargo, a mí lo que me gusta de esta herramienta es lo bien que se combina con otros modelos. Mira, imagina que sobre la aplicación anterior yo quisiera ahora otra herramienta que me escuche, cómo yo diría este diálogo y que me corrija? Pues yo para ello podría clicar en nuevo chat y desde aquí le podría especificar este prompt en donde le digo que haga una aplicación en donde el usuario pueda grabar su voz para que una inteligencia artificial analice el tono, claridad, estructura, muletillas y nivel de persuasión, devolviendo luego una puntuación y sugerencias para mejorarlo. Si yo clico en enviar y nada, unos 2 segundos y medio más tarde ya tenemos por aquí nuestra aplicación. Y si le damos a grabar pitch, automáticamente ahora en teoría me estaría escuchando este diálogo que te estoy diciendo ahora. Y si clico en detener, pues me pone que está procesando su grabación, aunque realmente no hace nada, ya que Gemini Diffusion es muy rápida pero no tiene mucha profundidad. Pero para ello podemos apoyarnos a través de otros modelos. ¿Cómo podríamos hacer esto? Pues aquí, si clico en código y copio todo el que tenemos por aquí simplemente clicando en este apartado, yo ahora podría venirme a la aplicación de Gemini oficial, seleccionar el modelo más potente que sería el 2.5 Pro. Y desde aquí le voy a pedir una aplicación muy rápida para que me genere algo, como por ejemplo: haz una app que diga hola mundo. Selecciono el apartado de Canvas y le doy a enviar. Ese prompt tan sencillo lo he puesto básicamente porque el modelo de 2.5 Pro es muy bueno, pero puede tardar varios minutos en generar una aplicación, y lo que queremos es algo rápido, ya que al venir a nuestra aplicación lo que nos interesaría sería modificar el código que hemos hecho en Gemini Diffusion. Y para ello tendríamos que clicar en código, y con esta previsualización de la plataforma oficial de Gemini Yo podría seleccionar todo, eliminar y pegar el código de Diffusion. Y cuando clique en vista previa, pues ya lo tendría por aquí. Y ahora le puedo decir que corrija el código para que una IA realmente pueda analizar ese audio. Y además le voy a decir que me añada un icono aquí de micrófono y que me centre este botón en color rojo. Si clicara en enviar, pues en apenas unos minutos ya me lo habría aplicado. Así que voy a clicar en grabar. Permito el micrófono y ahora pues en teoría estaría cogiendo mis notas de voz, que como puedes ver lo ha mejorado, ya que realmente si yo elevo el volumen esto se va aumentando también. Y realmente ahora sí que estaría haciendo la grabación. Y si yo clico en detener, pues en teoría por un lado lo podría reproducir, pero lo que más me interesa sería este apartado analizar. Así que le voy a dar un clic. Desde aquí me dice que ya estaría analizando ese pitch que acabamos de hacer. Y ahora sí, En unos segundos más tarde nos habría dado una puntuación, en este caso de 45 sobre 100. Nos estaría detallando cómo hemos hecho ese tono de voz, la claridad con el que damos el mensaje, la estructura y las muletillas, que además nos está diciendo el segundo exacto en el que hemos utilizado cada una de esas palabras. Y por último, también nos sugiere cómo deberíamos de mejorar esas presentaciones que estemos haciendo. Y es que con esta combinación literalmente podemos crear aplicaciones que trabajen con otros formatos, como podría ser el audio vinculado con la inteligencia artificial para que nos haga un análisis real como el que acabas de ver en este ejemplo. Pero ojo, otra de las cosas que puedes hacer es crear aplicaciones que sirvan para modificar imágenes o audios. Para ver un ejemplo, me he vuelto a un nuevo chat de Diffusion y le voy a decir que me cree una aplicación web en donde pueda arrastrar una imagen y poder aplicarle diferentes ajustes tanto en el color como estilo. Y si envío, pues en apenas 3 segundos ya podría arrastrar la imagen. Así que le voy a dar un clic, voy a seleccionar esta de mi última miniatura del vídeo anterior, y si la abro pues ya me aparece por aquí una previsualización. Pero ahora en teoría voy a poder modificar todos estos ajustes que ves por aquí. Por un lado, con el brillo, pudiéndolo aumentar o disminuir, que como puedes ver funciona. También podríamos cambiar el contraste a mayor o menor, yo lo voy a aumentar un poco. La saturación también la podría modificar aumentándola o disminuyéndola. También podría rotar la matriz de colores, añadir un tono sepia un desenfoque, como puedes ver, conforme aumento estaría añadiéndose ese desenfoque. Y por último, desde aquí también podría invertir los colores, como estás viendo por aquí. Y es que con esto podemos crear herramientas que literalmente nos ayuden a nuestro flujo de trabajo, como por ejemplo para generar miniaturas, para editar imágenes, o cualquier cosa que necesitemos. Este modelo de Gemini Diffusion también es el mejor para resolver problemas complejos, no solamente para programar, Y para ver un ejemplo, yo le acabo de pedir aquí a ChatGPT que me genere una fórmula matemática difícil de responder. Un ratito más tarde me ha presentado esta fórmula de aquí, en donde el resultado nos dice que sería 47 y que en teoría un promedio humano tardaría en resolverlo entre 12 a 15 minutos. Así que vamos a ver cuánto tarda Diffusion. Por lo que voy a copiar este problema, me voy a Diffusion, lo pegaría por aquí, y si le doy a enviar, y aquí no vamos a hacer ningún corte para que puedas ver, Fíjate, no ha llegado ni a 2 segundos, o sea, un recorte bastante grande. Y el resultado efectivamente nos pone que es 47, cosa que si nos vamos a ChatGPT podemos ver que es el resultado correcto. Y ojo, ChatGPT, que ha sido el programa que se ha inventado esta fórmula, tardó unos 2 minutos en resolverla y crearla. Y en Diffusion ni 2 segundos le ha supuesto resolver este problema. En este nuevo modelo de Diffusion no solamente nos sirve para crear funcionalidades rápidas de una forma ágil o resolver problemas complejos, sino que podemos mejorar cosas que ya teníamos. Para verlo, fíjate que sobre Gemini Diffusion, más allá de generar cosas en el apartado de Playground, tenemos otro apartado llamado Instant Edit. Si yo le doy un clic, pues desde aquí me va a dejar pegar cualquier cosa que quiera modificar, ya sea un problema, ya sea código o lo que necesite. Y desde aquí abajo le podría pedir el cambio. Mira, recordemos este juego que la verdad que me sorprendió mucho el funcionamiento tan bueno que tenía. Pero ahora imagina que yo quisiera cambiar esta cabeza circular por una cuadricular. Pues bien, yo podría utilizar el modelo de Gemini 2.5 Flash Lite, pero tardo un poco más y quiero un cambio más rápido. Pues si yo pegara aquí todo el código del juego que acabas de ver y le especifico por aquí que me cambie la cabeza del personaje de un círculo a un cuadrado, si yo le doy a enviar, ya por aquí empezaría a hacer cambios a todo el código Y como puedes estar viendo, en cuestión de unos 4 segundos y medio no solamente ha analizado todo el código, sino que ha aplicado el cambio. Así que ahora, guardándome este código en mi ordenador, si yo le doy un doble clic para abrir, pues fíjate cómo tendríamos por aquí el personaje ahora teniendo esa cabeza cuadrada tal y como se lo hemos pedido, de una forma muy rápida, es decir, en menos de 5 segundos. Por resumir, acabamos de ver los 2 modelos más rápidos de Gemini. Pero el cual debemos de usar depende de lo siguiente. Por un lado, el 2.5 Flash Lite sería ideal cuando necesitemos una ventana de contexto mayor. Por aquí tenemos 1 millón de tokens y también si tenemos necesidad de añadirle más inputs, como por ejemplo imágenes. Luego, por otro lado, si realmente lo que necesitamos es crear una aplicación muy rápida y solamente le vamos a compartir texto o un problema matemático, tu modelo sería el de Diffusion, ya que aquí sería donde ganaría. Pudiendo ofrecer respuestas incluso más rápidas que el 2.5 Flashlight. Ahora, sea cual sea el que elijas, Gemini nos permite ahora tangibilizar ideas de una forma muy rápida. Y es que ahora más que nunca cada segundo cuenta.